Gründe für Drahtbruch während Molybdändraht Schneiden
Jeder in der Drahtschneidebranche weiß, dass es während des Drahtschneidevorgangs häufig zu Brüchen von Molybdändraht kommt. Warum bricht Molybdändraht beim Drahtschneiden immer? In diesem Artikel werden wir versuchen, die Gründe herauszufinden, warum Molybdändraht beim Drahtschneiden bricht.
Drahtschneiden von Molybdändraht
Unter normalen Umständen beträgt der Durchmesserverlust beim Schneiden von 10000 mm2 Molybdändraht etwa 0,001 bis 0,02 mm. Daher sollte Molybdändraht rechtzeitig ausgetauscht werden, wenn er zu stark verschleißt oder seine Lebensdauer überschreitet.
Die Spannung des neuen Molybdändrahtes sollte zuerst angepasst werden. Wenn der Molybdändraht zu fest sitzt, kann er leicht brechen; Wenn der Molybdändraht zu locker ist, wird der Schlüssel-Molybdändraht gedehnt und kurzgeschlossen. Daher sollte die Spannung des Molybdändrahtes regelmäßig auf die entsprechende Größe eingestellt werden.
Mechanismus zur Führung einer Drahtschneidemaschine
Der leitende Block ist normalerweise gepresster oder erhabener Molybdändraht. Da der Molybdändraht den leitenden Block über einen längeren Zeitraum berührt, entstehen im leitenden Block Rillen, die zum Bruch des Molybdändrahtes führen. Daher sollte der leitfähige Block regelmäßig um einen bestimmten Winkel gedreht oder direkt ausgetauscht werden.
Der Molybdändraht wird durch das Führungsrad geführt, sodass die Genauigkeit des Führungsrads die Funktion des Molybdändrahts beeinflusst. Das Lager, das das Führungsrad trägt, beeinflusst den axialen und radialen Schlag des Führungsrads und damit die Stabilität des Molybdän-Drahterodierens.
Schneiden technischer Parameter
Die Wahl der Prozessparameter hat großen Einfluss auf den Molybdändrahtverlust. Übermäßiger Verlust beschleunigt den Drahtbruch. Die Prozessparameter sollten entsprechend den spezifischen Teilen ausgewählt werden, wie z. B. dem Material des Teils, der Dicke des Teils, der Genauigkeit des Teils usw. Dieser Parameter wird normalerweise vom Bediener aufgrund seiner Erfahrung oder durch intelligente Technologie ausgewählt . Beispielsweise die Optimierung des BP-Algorithmus in neuronalen Netzen zur Auswahl von Schnittparametern.